机器视觉在线检测螺丝缺陷方案

一、检测内容及要求

检测内容：

产品的外观检测

序号检测位置检测方式是否可检备注

1 头部直径、肩部直径，全长，头部高侧面背光源检测可检

2 生锈侧面正光源检测可检

3 头部花纹（十字、三角形、特殊头等）底部正光源检测可检

4 牙长不可检可检测样件牙数

5 肩部高不可检肩部为斜面，斜面不可检 .

注明：机器视觉在线检测螺丝缺陷，均需在影像下清晰可见才能检测。检测效率：每分钟检测数量不低于300件(取决于产品送料速度)。

二、设备组成及主要机构

设备型号：SP-T300标准检测设备外形尺寸：900*800*1850mm

组成部件清单：

序号部件名称规格型号数量;

1视觉检测软件ZHRENTONG1套;

2工业电脑ZHRENTONG定制1套;

3显示器PHILIPS 19”液晶显示器1台;

4工业相机Barsler工业相机1台;

5相机调节模组ZHRENTONG定制3套;

6工业镜头远心高清光学工业镜头3套;

7光源定制光学自适应光源3套;

8检测平台专业光学玻璃载台1套;

9伺服电机松下·PANASONIC1套;

10控制系统ZHRENTONG定制1套;

11PLC运动协作松下·PANASONIC1套;

设备外观3D立体图

三、样件测试图片:

底部正光检测良品原图及分析图：OK （十字）

底部正光检测良品原图及分析图：OK （特殊头）

底部正光检测不良品原图及分析图：NG （特殊头）不良特征：生锈

侧面背光检测良品原图及分析图：OK （6#13）

侧面背光检测良品原图及分析图：OK （6P#16）

侧面背光检测良品原图及分析图：OK （6S#7）

侧面背光检测良品原图及分析图：OK （1PHSE QTY7）备注：肩部为斜面，高度不可检

侧面正光检测良品原图及分析图：OK

侧面正光检测不良品原图及分析图：NG （特殊头）不良特征：生锈

机器视觉检测的分析简答作业及答案要点学习资料

2012研究生机器视觉课程检测及课程设计内容一、回答下列问题： 1、什么是机器视觉，它的目标是什么？能否画出机器视觉检测系统的结构方块图，并说出它们的工作过程原理和与人类视觉的关系？机器视觉是机器（通常指计算机）对图像进行自动处理并报告“图像中有什么”的过程，也就是说它识别图像中的内容。图像中的内容往往是某些机器零件，而处理的目标不仅要能对机器零件定位，还要能对其进行检验。原始数据特征向量类别标识特征度量模式分类器机器视觉系统的组成框图 2、在机器视觉检测技术中：什么是点视觉技术、一维视觉技术、二维视觉技术、三维视觉技术、运动视觉技术、彩色视觉技术、非可见光视觉技术等？能否说出他们的应用领域病句、案例？能否描述它们的技术特点？答：点视觉：用一个独立变量表示的视觉称之为点视觉。如应用位移传感器测量物体的移动速度。一维视觉：普通的CCD。两维视觉：用两个独立变量表示的视觉称之为两维视觉。比如普通的CCD。三维视觉：用三个独立变量表示的视觉称之为三维视觉。比如用两个相机拍摄（双目视觉）；或者使用一个相机和一个辅助光源。彩色视觉：用颜色作为变量的视觉称之为彩色视觉。物体的颜色是由照射光源的光谱成分、光线在物体上反射和吸收的情况决定的。比如，一个蓝色物体在日光下观察呈现蓝色，是由于这个物体将日光中的蓝光反射出来，而吸收了光谱中的其他部分的光谱，而同样的蓝色物体，在红色的光源照射下，则呈现红紫色，非可见光视觉技术：用非可见光作为光源的视觉技术。比如非可见光成像技术。

3、机器视觉检测技术中：光源的种类有哪些？不同光源的特点是什么？光照方式有几种？不同光照方式的用途是什么？又和技术特点和要求？机器视觉检测技术中光源有以下几种：荧光灯，卤素灯+光纤导管，LED 光源，激光，紫外光等。几种光源的特点如下：成本亮度稳定度使用寿命复杂设计温度影响种类名称荧光灯低差差一般低一般卤素灯+光纤导管高好一般差一般差LED光源一般一般好好高低光照方式有以下几种：背景光法（背光照射）是将被测物置于相机和光源之间。这种照明方式的优点是可将被测物的边缘轮廓清晰地勾勒出来。由于在图像中，被测物所遮挡的部分为黑色，而未遮挡的部分为白色，因此形成“黑白分明”的易于系统分析的图像。此方法被应用于90%的测量系统中。前景光法（正面照射）是将灯源置于被测物和相机之前。又可分为明场照射和暗场照射。明场照射是为了获得物体的几乎全部信息，照射物体的光在视野范围之内几乎全部反射回去；暗场照射是为了获取物体表面的凹凸，照射物体的光在视野范围之外有部分光反射回去。同轴光法是将灯源置于被测物和相机之间。 4、机器视觉检测系统中，光学系统的作用是什么？光学器件有哪几种，它们各自的作用是什么？光学镜头有几种类型，它们各自有何用途？光学镜头有哪些技术参数，各自对测量有什么影响？答：机器视觉检测系统中，光学系统用来采集物体的轮廓、色彩等信息。光学器件主要有：镜头、成像器件（CCD和CMOS)、光圈、快门等。镜头的作用是对成像光线进行调焦等处理，使成像更清晰；成像器件的作用是将光学图像转换成模拟电信号；光圈的作用如同人得瞳孔，控制入射光的入射量，实现曝光平衡；快门的作用是将想要获取的光学

基于机器视觉的产品检测技术研究

基于机器视觉的产品检测技术研究 1、机器视觉 1.1机器视觉的概念机器视觉被定义为用计算机来模拟人的视觉功能，从客观事物的图像中提取信息，进行处理并加以理解，最终用于实际检测、测量和控制。一个典型的工业机器视觉应用系统包括光源、光学系统、图像采集系统、数字图像处理与智能判断决策模块和机械控制执行模块。系统首先通过CCD相机或其它图像拍摄装置将目标转换成图像信号,然后转变成数字化信号传送给专用的图像处理系统，根据像素分布!亮度和颜色等信息，进行各种运算来抽取目标的特征,根据预设的容许度和其他条件输出判断结果。值得一提的是，广义的机器视觉的概念与计算机视觉没有多大区别，泛指使用计算机和数字图像处理技术达到对客观事物图像的识别、理解。而工业应用中的机器视觉概念与普通计算机视觉、模式识别、数字图像处理有着明显区别，其特点是： 1、机器视觉是一项综合技术，其中包括数字图像处理技术、机械工程技术、控制技术、电光源照明技术，光学成像技术、传感器技术、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术、人机接口技术等。这些技术在机器视觉中是并列关系。相互协调应用才能构成一个成功的工业机器视觉应用系统。 2、机器视觉更强调实用性，要求能够适应工业生产中恶劣的环境，要有合理的性价比，要有通用的工业接口，能够由普通工作者来操作，有较高的容错能力和安全性，不会破坏工业产品，必须有较强的通用性和可移植性。 3、对机器视觉工程师来说，不仅要具有研究数学理论和编制计算机软件的能力，更需要光、机、电一体化的综合能力。 4、机器视觉更强调实时性,要求高速度和高精度，因而计算机视觉和数字图像处理中的许多技术目前还难以应用于机器视觉，它们的发展速度远远超过其在工业生产中的实际应用速度。 1.2机器视觉的研究范畴从应用的层面看，机器视觉研究包括工件的自动检测与识别、产品质量的自动检测、食品的自动分类、智能车的自主导航与辅助驾驶、签字的自动验证、目标跟踪与制导、交通流的监测、关键地域的保安监视等等。从处理过程看,机器视觉分为低层视觉和高层视觉两阶段。低层视觉包括边缘检测、特征提取、图像分割等，高层视觉包括特征匹配、三维建模、形状分析与识别、景物分析与理解等。从方法层面看，有被动视觉与主动视觉之，又有基于特征的方法与基于模型的方法之分。从总体上来看，也称作计算机视觉。可以说，计算机视觉侧重于学术研究方面，而机器视觉则侧重于应用方面。机器人视觉是机器视觉研究的一个重要方向，它的任务是为机器人建立视觉系统，使得机器人能更灵活、更自主地适应所处的环境，以满足诸如航天、军事、工业生产中日益增长的需要（例如，在航天及军事领域对于局部自主性的需要，在柔性生产方式中对于自动定位与装配的需要，在微电子工业中对于显微结构的检测及精密加工的需要等）。机器视觉作为一门工程学科，正如其它工程学科一样，是建立在对基本过程的科学理解之上的。机器视觉系统的设计依赖于具体的问题，必须考虑一系列诸如噪声、照明、遮掩、背景等复杂因素，折中地处理信噪比、分辨率、精度、计算量等关键问题。 1.3机器视觉的研究现状机器视觉研究出现于60年代初期，电视摄像技术的成熟与计算机技术的发展使得机器视觉研究成为可能。它作为早期人工智能研究的一部分，由于技术条件的限制，进展缓慢。80年代初，在D·Marr提出的计算视觉理论指导下，机器视觉研究得到了迅速发展，成为

3D机器视觉应用解决方案

3D视觉 R G B + XYZ 机器需要显性的三维数据以更好地理解物理世界 2D机器视觉开始逐步普及 3D机器视觉刚刚开始落地

3D机器视觉普及的关键障碍 ?光学：精度、分辨率、量程等硬件核心规格 ?电学：速度、接口、传输等 ?尺寸、功耗、结构等硬件物理指标 ?工况条件适应性、稳定性 ?相机价格、上位机成本、软件成本系统实施成本 ?使用和维护成本 ?3D视觉算法和软件的稀缺性软件完整成熟 ?软件工程优化和实际使用场景下的成熟度商业软件和开源软件在硬件大量普及的基础上预期发展会加速起来

3D 相机硬件综述高度标准化的硬件模组低性能小尺寸极低价工业场景不适用 2D大厂、3D创新极其缓慢特殊规格顶级相机，价格昂贵应用场景非常有限，出货量少工业级硬件+ 软件方案合适精度、超低成本、小型化新的产业需求，致力3D无处不在传统机器视觉大厂消费类3D视觉 3D在工业的普及应用图漾已经在此占据明显的领先优势

1-硬件价格和系统成本 ?必须突破2年投入回报期的决策困局，为客户带来超预期的性价比 ?>2年回报期：少量非用不可的节点 ?<1年回报期：大规模普及应用 ?硬件成本三大件= 手+ 眼+ 脑 ?脑：计算单元成本相对透明合理，比较标准化，选择多 ?手：进口和国产机器人齐头并进，性价比趋于合理，比较标准化 ?眼：技术和研发难度大，软件占比高，国外产品成本虚高 ?机器视觉之眼 ?2D：国产工业相机在起步，国内软件在起来，应用集成类上市公司在涌现 ?3D：国内核心技术有突破，应用环节也应该走在全球前沿

机器视觉检测分解

研究背景：产品表面质量是产品质量的重要组成部分，也是产品商业价值的重要保障。产品表面缺陷检测技术从最初的依靠人工目视检测到现在以CCD 和数字图像处理技术为代表的计算机视觉检测技术，大致经历了三个阶段，分别是传统检测技术阶段、无损检测技术阶段、计算机视觉检测技术阶段。[] 传统检测技术（1）人工目视检测法（2）频闪检测法无损检测技术（1）涡流检测法（2）红外检测法（3）漏磁检测法计算机视觉检测技术（1）激光扫描检测法（2）CCD 检测法采用荧光管等照明设备，以一定方向照射到物体表面上，使用CCD摄像机来扫描物体表面，并将获得的图像信号输入计算机，通过图像预处理、缺陷区域的边缘检测、缺陷图像二值化等图像处理后，提取图像中的表面缺陷的相关特征参数，再进行缺陷图像识别，从而判断出是否存在缺陷及缺陷的种类信息等。优点：实时性好，精确度高，灵活性好，用途易于扩充，非接触式无损检测。基于机器视觉的缺陷检测系统优点：集成化生产缩短产品进入市场时间改进生产流程100%质量保证实时过程监控提高产量精确检测100%检测由于经济和技术原因国内绝大多数图像处理技术公司都以代理国外产品为主，没有或者很少涉足拥有自主知识产权的机器视觉在线检测设备，对视觉技术的开发应用停留在比较低端的小系统集成上，对需要进行大数据量的实时在线检测的研究很少也很少有成功案例，但是随着国内经济发展和技术手段不断提高对产品质量检测要求就更高，对在线检测设备的需求也就更大具有巨大的市场潜力。机器视觉图像处理技术是视觉检测的核心技术铸件常见缺陷：砂眼气孔缩孔披缝粘砂冷隔掉砂毛刺浇不足缺陷变形问题的提出： 1.水渍、污迹等不属于铸件缺陷，但由于其外观形貌与缺陷非常类似, 因此易被检测系统误识为缺陷。从目前发表的文献来看，对于伪缺陷的识别率较低。 2.不同种缺陷之间可能存在形状、纹理等方面的相似性，造成缺陷误判。国外研究发展现状： 20 世纪90 年代后，基于机器视觉检测系统的自动化功能和实用化水平得到了进一步的提高。 1990 年芬兰Rautaruukki New Technology公司研制了Smartivis表面检测系统[]，该系统具有自学习分类功能，应用机器学习方法对决策树结构进行自动设计优化。 1996 年美国Cognex公司研发了一套iLearn自学习分类器软件系统并应用于其研制了iS-2000 自动检测系统。通过这两套系统的无缝衔接，极大地提高了检测系统实时的运算速度，有效的改进了传统自学习分类方法在算法执行速度、数据实时吞吐量、样本训练集规模及模式特征自动选择等方面的不足之处[]。 2004 年Parsytec公司发布了新一代表面质量检测产品Parsytec5i，该系统运用了自学习神经

一秒检测你的手机屏幕是否有疏油层

一秒检测你的手机屏幕是否有疏油层前不久，“疏水疏油层”突然成了一个特别火的词汇。在网上引发热议的同时，相信也会有一部分人对此一脸懵逼：疏水疏油层是什么鬼？这玩儿意是做什么用的？有没有差别大吗？其实疏水疏油层在生活中很常见，只不过当你接触到时并没有注意到罢了。解读疏水疏油层它就是屏幕上的一层膜疏水疏油层，说白了就是能够疏离水和油脂的保护层，还有我们日常听到的防污涂层，都是一种东西，即AF（AntiFingerPrint）防指纹涂层，英文称其为Oleophpbiccoating，平常新手机屏幕光滑的手感就是来自于疏水疏油层。 AF材料是一种含氟涂料，具有极低的表面张力，一般称作全氟聚醚，主要作用是附着在屏幕表面，增加屏幕的疏水、排油、防污等性能，广泛应用在手机、平板、显示器、单反的保护玻璃上，经常使用带有屏幕电子产品的我们基本上总能接触到。这种疏水疏油效果就跟水珠落在荷叶上一样。荷叶上疏离的水珠 AF材料主要分为药液与靶丸（类似于小药丸）两种形态，分别适用于喷涂与真空蒸镀两种镀膜方式。玻璃镀膜后，再经过高温固化，AF涂层就保留到了屏幕表面，除了抗污外，AF涂层还拥有耐磨、透光率高等特性，而且成本还特别低，喷涂单片成本不高于6毛钱，真空蒸镀的单片成本不高于2元，浓度稍高一点的AF涂层保持1、2年不成问题。真空蒸镀设备当然疏水疏油层不仅用于玻璃上，在不锈钢上也可以有这样的保护层。目前已有相关涂覆液在售，喷涂于各种金属材料如不锈钢板表面，可形成一层纳米级/微米级的超薄抗油污防指纹的自清洁涂层，能使水具备超高的表面张力（表现为拒水性），形成较高水接触角的水珠，让油污自行收缩成难以附着在金属表面的小油滴，少量残留油污能用毛巾或纸巾轻易擦除干净。疏水疏油层不沾水演示疏水疏油层在日常使用中有什么用直接说疏水疏油层的疏水、排油、防污这些功能不够直观，我们举个例子简单的说明一下：由于现在2.5D屏幕的流行，很多人都会选择普通的手机保护膜，但廉

基于机器视觉的表面缺陷检测系统设计

编号本科生毕业设计基于机器视觉的表面缺陷检测系统设计 Surface defect detection system design based on machine vision 学生姓名专业电子信息工程学号指导教师学院电子信息工程学院二〇一三年六月

毕业设计（论文）原创承诺书 1．本人承诺：所呈交的毕业设计（论文）《基于机器视觉的表面缺陷检测系统设计》，是认真学习理解学校的《长春理工大学本科毕业设计（论文）工作条例》后，在教师的指导下，保质保量独立地完成了任务书中规定容，不弄虚作假，不抄袭别人的工作内容。 2．本人在毕业设计（论文）中引用他人的观点和研究成果，均在文中加以注释或以参考文献形式列出，对本文的研究工作做出重要贡献的个人和集体均已在文中注明。 3．在毕业设计（论文）中对侵犯任何方面知识产权的行为，由本人承担相应的法律责任。 4．本人完全了解学校关于保存、使用毕业设计（论文）的规定，即：按照学校要求提交论文和相关材料的印刷本和电子版本；同意学校保留毕业设计（论文）的复印件和电子版本，允许被查阅和借阅；学校可以采用影印、缩印或其他复制手段保存毕业设计（论文），可以公布其中的全部或部分内容。以上承诺的法律结果将完全由本人承担！作者签名：年月日

中文摘要为了不断提高产品质量和生产效率，金属工件表面缺陷在线自动检测技术在生产过程中显得日益重要。针对金属工件表面的多种缺陷，本文设计了一套基于机器视觉能够实现对金属工件表面缺陷进行实时在线、无损伤的自动检测系统。该系统采用面阵CCD和多通道图像采集卡作为图像采集部分，提高了检测系统的速度并降低了对CCD的性能要求，使系统在现有的条件下比较容易实现实时在线检测；采用自动选取图像分割阈值，根据实际应用的阈值把工件信息从图像中提取出来并扫描工件图像中的信息，实现了系统的自动测量；根据扫描得到的工件信息去除掉工件边缘的光圈，利用自动选取的阈值对金属工件表面的图像进行二值化分割，从而实现各种缺陷的自动提取及识别。关键词：机器视觉表面缺陷CCD 图像处理缺陷检测

机器视觉系统应用案例

机器视觉系统 1.引言随着医疗水平和医疗器械的不断提高和更新，一次性注射针以其方便、卫生的特点深受用户的喜爱，其需求量也迅速增大，而针头外观的好坏直接影响到一次性注射针的质量。所以为了减少不合格品的数量，需要增加检测工序。手工外观检验和产品标记昂贵和不可靠。同时又意味着不近人情的单调工作。这里，自动化机器视觉系统提供了解决这些问题的方案。 2. 一次性注射针的缺陷一次性注射针可以分为针座和针头两个部分。针座的缺陷对产品的质量影响可以不计。而针头就存在着两种缺陷情况：首先针头在制作过程中针尖部位可能会产生毛刺；其次针头在自动装配过程中可能会产生倒插现象（针尖部位被插入针座）。影响针头的几个缺陷为：针尖毛刺、倒插。其中倒插不仅会对产品的质量产生直接的影响，而且严重的会危害到人的生命。如图1：正插倒插图1 3. 利用机器视觉实现一次性注射针的外观缺陷的自动化检测随着市场一次性注射针需求的不断增大，以及客户对产品质量的要求，越来越多的医疗器械生产厂商采用自动化注射针检测系统，对一次性注射针的外观缺陷进行综合检测。这种方法代替了传统的人工方法以提高生产效率和产品质量，解决了人工方法效率低、速度慢，以及受检测人员主观性制约等不确定因素

带来的误检及漏检，实现更好的100%产品在线检测。 3.1机器视觉系统概述机器视觉系统是指通过图像摄取装置（分CMOS相机和CCD相机两种）把图像抓取到，然后将该图像传送至处理单元，通过数字化处理，根据像素分布和亮度、颜色等信息，来进行尺寸、形状、颜色等的判别。进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。 3.2 机器视觉系统的特点 1）. 机器视觉系统属于光电系统； 2）. 机器视觉系统中的传感器属于阵列传感器； 3）. 机器视觉系统中的数据量大； 4）.运行速度快，但与集成电路的制造与发展相关。 3.3机器视觉实现一次性注射针的外观缺陷的自动化检测方案本文采用了注射针检测系统用于一次性注射针的外观缺陷检测。该系统以西门子图像处理器为核心，并结合西门子自动化设备，形成了既有简单的数字信号接口又有复杂的工业网络接口的系统，让用户能选择适合自己工况的系统，既方便又节省投资。其基本检测处理流程如图2，简易系统框架如图3：图2 基本检测流程图图3简易系统框架

基于机器视觉的手机屏幕缺陷检测方法研究

基于机器视觉的手机屏幕缺陷检测方法研究摘要：在近些年来，随着手机行业飞速发展，手机屏幕缺陷的检测方式有许多，但是采用最多的还是人工检测的方式。人工检测的方式效率低误差较大很难满足现在手机行业的发展形势。本文针对目前手机行业的发展形势，提出了一种基于机器视觉手机屏幕缺陷自动检测系统。此系统的工作流程依次是采集图像、对采集的图像进行裁剪、除去灰尘、滤波去噪、分割图像、初次识别缺陷区域、结合缺陷区域与其他部分对比分析、识别筛选出不合格的产品。只有当此系统的检测的合格率达到97.5%时，才会具有实用性，值得推广到实际的工业生产中去。关键词：机器视觉；缺陷检测；手机屏幕引言随着全球经济的发展，各国的通信产业也都发展到一定的高度，高质高效的智能手机虽然价格不断增高，但是仍然备受人们的喜欢。手机屏幕作为手机的重要组成部分，是人与信息打交道的桥梁，手机屏幕的质量的优劣将会直接影响到用户的体验。在现在的手机发展现状看来，手机屏幕缺陷检测主要依靠人工。人工检测工作难度大，工作量大，导致工作者对工作产生厌倦和身体疲劳。这种方式可能会使大量劣质产品流入消费者手中，不适用于如今的实际工业生产中。针对目前手机行业的发展形势，提出了一种基于机器视觉手机屏幕缺陷自动检测系统。 1.机器视觉检测技术目前，因为机器视觉检测技术实用性强、效率高、具有高精确度，所有受到了人们的一致好评，并且备受工业生产的欢迎。全球有许多机器检测技术被应用于实际的手机屏幕缺陷检测流程中。Kim团队提出了一种降低灰度不均匀等级的阈值方式，这种方式可以通过识别出多种线缺陷完成缺陷的排除；Lee and Yoo等首先会绘制二维曲线，再使用背景差异法检测mura缺陷以及不同形状和方向的缺陷，但是对窗口的大小有局限性。You-Ching Lee和Cheng-EnShie等提出一种能识别各种缺陷的累计差异和多分辨率背景的检测方法，但是对移动的装置要求较高;Tsai和Tseng等利用傅立叶变换和阈值方式消除背景干扰，但时效性差；易松松使用了级联检测方式；高如新采用了快速匹配差分法检测方式；徐祖鑫提出了一种数学形态学的检测方法，他们所采用的和提出的手机屏幕检测方式对点、线等明显的缺陷有着较高和精准的识别率，但是对于一些特殊的缺陷还是有待完善。基于机器视觉的手机屏幕缺陷检测方法研究，本文提出了一套完整的自动检测控制系统，这套系统的结构分明、操作简单、工作效率高、具有高精确度，能够高效实时检测和筛选出具有缺陷的屏幕。 2.系统硬件系统硬件的构成主要由相机、显示屏和主机；治具台是部分系统硬件，治具台上可以安装各种各样的治具，用于与其匹配的手机进行点亮，而手机的相机和光源的固定都可以用一些简单的器械完成，适当的调节角度和方向。所以此系统硬件满足工业生产的需求，只要更换治具就可以实现各种型号手机的检测，而且操作简单。简单的操作流程只是把检测物品放到治具台。其工作原理依次是系统接收传感器信号、光栅门自动关闭、营造密闭检测环境、显示标记缺陷。 3.算法流程这里主要介绍的是屏幕块状检测方法，因为在手机屏幕缺陷中块缺陷最难识别。由于块缺陷的形状复杂、亮度不均匀、对比度低和边缘不清晰，影响到屏幕

机器视觉测量技术

机器视觉测量技术杨永跃合肥工业大学 2007.3 目录第一章绪论 1.1 概述 1.2 机器视觉的研究内容 1.3 机器视觉的应用 1.4 人类视觉简介 1.5 颜色和知觉 1.6 光度学 1.7 视觉的空间知觉 1.8 几何基础第二章图像的采集和量化 2.1 采集装置的性能指标 2.2 电荷藕合摄像器件 2.3 CCD 相机类 2.4 彩色数码相机 2.5 常用的图像文件格式

2.6 照明系统设计第三章光学图样的测量 3.1 全息技术 3.2 散斑测量技术 3.3 莫尔条纹测量技术 3.4 微图像测量技术第四章标定方法的研究 4.1 干涉条纹图数学形成与特征4.2 图像预处理方法 4.3 条纹倍增法 4.4 条纹图的旋滤波算法第五章立体视觉 5.1 立体成像 2 5.2 基本约束 5.3 边缘匹配 5.4 匹域相关性 5.5 从 x 恢复形状的方法 5.6 测距成像

第六章标定 6.1 传统标定 6.2 Tsais 万能摄像机标定法 6.3 Weng ’ s 标定法 6.4 几何映射变换 6.5 重采样算法第七章目标图像亚像素定位技术第八章图像测量软件 (多媒体介绍第九章典型测量系统设计分析9.1 光源设计 9.2 图像传感器设计 9.3 图像处理分析 9.4 图像识别分析附:教学实验 1、视觉坐标测量标定实验 2、视觉坐标测量的标定方法。 3、视觉坐标测量应用实验 4、典型零件测量方法等。

3 第一章绪论 1.1 概述人类在征服自然、改造自然和推动社会进步的过程中,面临着自身能力、能量的局限性, 因而发明和创造了许多机器来辅助或代替人类完成任务。智能机器或智能机器人是这种机器最理想的模式。智能机器能模拟人类的功能、能感知外部世界,有效解决问题。人类感知外部世界:视觉、听觉、嗅觉、味觉、触觉眼耳鼻舌身所以对于智能机器,赋予人类视觉功能极其重要。机器视觉:用计算机来模拟生物(外显或宏观视觉功能的科学和技术。机器视觉目标:用图像创建或恢复现实世界模型,然后认知现实世界。 1.2 机器视觉的研究内容 1 输入设备成像设备:摄像机、红外线、激光、超声波、 X 射线、 CCD 、数字扫描仪、超声成像、 CT 等数字化设备 2 低层视觉(预处理 :对输入的原始图像进行处理(滤波、增强、边缘检测 ,提取角点、边缘、线条色彩等特征。 3 中层视觉:恢复场景的深度、表面法线,通过立体视觉、运动估计、明暗特征、纹理分析。系统标定

机器视觉系统的关键技术在哪

机器视觉系统的关键技术在哪机器视觉系统的关键技术在哪？专家解释，成功的机器视觉系统最主要的是解决图像采集和图像处理分析这两大问题，而图像的采集又牵扯到了光源、光学成像、数字图像获取和传输等几大技术问题。那对于机器视觉系统的关键技术该怎样认识呢？机器视觉技术通过计算机对摄取的图像进行处理，分析其中的信息，并做出相应的判断，进而发出对设备的控制指令。机器视觉系统的具体应用需求千差万别，视觉系统本身也可能有多种不同的形式，但都包括以下过程: ◇图像采集利用光源照射被观察的物体或环境，通过光学成像系统采集图像，通过相机和图像采集卡将光学图像转换为数字图像，这是机器视觉系统的前端和信息来源。 ◇图像处理和分析计算机通过图像处理软件对图像进行处理，分析获取其中的有用信息。如PCB板的图像中是否存在线路断路、纺织品的图像中是否存在疵点、文档图像中存在哪些文字等。这是整个机器视觉系统的核心。 ◇判断和控制图像处理获得的信息最终用于对对象（被测物体、环境）的判断，并形成对应的控制指令，发送给相应的机构。如摄取的零件图像中，计算零件的尺寸是否与标准一致，不一致则发出报警，做出标记或进行剔除。 ◇照明设计照明设计主要包括三个方面: 光源、目标和环境的光反射和传送特性、光源的结构。照明直接作用于系统的原始输入，对输入数据质量的好坏有直接的影响。光源决不仅仅是为了照亮物体，通过有效的光源设计可以令需要检测的特征突出，同时抑制不需要的干扰特征，给后端的图像处理带来极大的便利。而不恰当的照明方案会造成图像亮度不均匀，干扰增加，有效特征与背景难以区分，令图像处理变得极其困难，甚至成为不可能完成的任务。由于被测对象、环境和检测要求千差万别，因而不存在通用的机器视觉照明设备，需要针对每个具体的案例来设计照明的方案，要考虑物体和特征的光学特性、距离、背景，根据检测要求具体选择光的强度、颜色和光谱组成、均匀性、光源的形状、照射方式等。 ◇相机是一个光电转换器件，它将光学成像系统所形成的光学图像转变成视频/数字电信号。相机通常由核心的光电转换器件、外围电路、输出/控制接口组成。目前最常用的光

手机玻璃盖板外观缺陷检测

手机玻璃盖板外观缺陷检测 1、玻璃盖板发展趋势及现状手机玻璃盖板虽然是生产行业中较为细分的一个小市场，在全球手机保有量如此巨大的情况下（2018年出货约17.5亿部），手机屏幕作为配件其每年出货量非常可观。据市场数据反馈，现手机盖板（也称玻璃盖板）每年出货量达到了20亿片/年。3D玻璃盖板作为下一代手机的必备配件，到2020年为止3D玻璃盖板的市场规模将近192亿元。作为智能终端产品最重要的构成部件之一，玻璃盖板的制造拥有巨大的市场存量以及增长潜力，是众多国家和企业争夺的焦点。其中检测作为玻璃盖板生产的最后一道工序，是产品品质控制的关键。但是目前国内企业在玻璃盖板的检测，基本上采用的是人工目检。但人工目检面临着效率低下、漏检率高、人工成本不断上升等诸多缺陷。

目前全球最大玻璃盖板厂商蓝思科技、伯恩光学，其产线上仍然以人力检测辅助设备的方式为主。在智能装备制造大潮流及国内人口红利逐渐消逝的环境下，自动化检测设备开始步入市场。 2、玻璃盖板外观缺陷检测难点以及检测设备国内外现状玻璃盖板生产工艺复杂，特别是进入2.5D和3D盖板时代后，由于导入了更多更复杂的工序以及最终客户对外观要求的不断提高，在生产过程中无可避免的会产生各种各样类特征不同的缺陷，常见的有划痕、凹坑、丝印不良、杂质、异色等外观缺陷。各类特征的缺陷需要检测员不断翻转盖板，并在一些特定光线角度或观察视角下才能捕捉到。这就对用于取代人工目视检查的玻璃盖板自动化检测设备的设计和制造提出了非常高的要求。现今国际上比较领先的玻璃盖板检测设备厂家，主要分布于欧洲，例如德国ISRA Vision和Dr.Schenk、瑞士的BUCHER和丹麦的JLI Vision等。目前在国内应用最多的是德国的Dr.Schenk，部分国内玻璃面板生产厂家采购了其设备，但是仍然存在较多问题，一是价格昂贵，只有极少数的大公司能负担相关费用；二是Dr.Schenk目前只能够检测素玻璃（白片），并且2.5D或3D玻璃盖板的弧面处也无法检出，因此该设备不能适应现在市场的需要。目前国内在玻璃盖板检测方面取得了一些技术突破，但还没有特别突出的企业来代替国外的设备。国内某企业试图通过增加多个检测工位，实现对2.5D玻璃盖板的检测，但检测效果并不理想。该设备在更换不同类型盖板检测时，需要重新制作并更换治具，同时需要对设备的多个工位的光源或者相机进行调整，并

机器视觉测量技术1.

机器视觉测量技术杨永跃合肥工业大学 2007.3

目录第一章绪论 1.1 概述 1.2 机器视觉的研究内容 1.3 机器视觉的应用 1.4 人类视觉简介 1.5 颜色和知觉 1.6 光度学 1.7 视觉的空间知觉 1.8 几何基础第二章图像的采集和量化 2.1 采集装置的性能指标 2.2 电荷藕合摄像器件 2.3 CCD相机类 2.4 彩色数码相机 2.5 常用的图像文件格式 2.6 照明系统设计第三章光学图样的测量 3.1 全息技术 3.2 散斑测量技术 3.3 莫尔条纹测量技术 3.4 微图像测量技术第四章标定方法的研究 4.1 干涉条纹图数学形成与特征 4.2 图像预处理方法 4.3 条纹倍增法 4.4 条纹图的旋滤波算法第五章立体视觉 5.1 立体成像

5.2 基本约束 5.3 边缘匹配 5.4 匹域相关性 5.5 从x恢复形状的方法 5.6 测距成像第六章标定 6.1 传统标定 6.2 Tsais万能摄像机标定法 6.3 Weng’s标定法 6.4 几何映射变换 6.5 重采样算法第七章目标图像亚像素定位技术第八章图像测量软件（多媒体介绍）第九章典型测量系统设计分析9.1 光源设计 9.2 图像传感器设计 9.3 图像处理分析 9.4 图像识别分析附：教学实验 1、视觉坐标测量标定实验 2、视觉坐标测量的标定方法。 3、视觉坐标测量应用实验 4、典型零件测量方法等。

第一章绪论 1.1 概述人类在征服自然、改造自然和推动社会进步的过程中，面临着自身能力、能量的局限性，因而发明和创造了许多机器来辅助或代替人类完成任务。智能机器或智能机器人是这种机器最理想的模式。智能机器能模拟人类的功能、能感知外部世界，有效解决问题。人类感知外部世界：视觉、听觉、嗅觉、味觉、触觉眼耳鼻舌身所以对于智能机器，赋予人类视觉功能极其重要。机器视觉：用计算机来模拟生物（外显或宏观）视觉功能的科学和技术。机器视觉目标：用图像创建或恢复现实世界模型，然后认知现实世界。 1.2 机器视觉的研究内容 1 输入设备成像设备：摄像机、红外线、激光、超声波、X射线、CCD、数字扫描仪、超声成像、CT等数字化设备 2 低层视觉（预处理）：对输入的原始图像进行处理（滤波、增强、边缘检测），提取角点、边缘、线条色彩等特征。 3 中层视觉：恢复场景的深度、表面法线，通过立体视觉、运动估计、明暗特征、纹理分析。系统标定 4 高层视觉：在以物体为中心的坐标系中，恢复物体的完整三维图，识别三维物体，并确定物体的位置和方向。 5 体系结构：根据系统模型（非具体的事例）来研究系统的结构。（某时期的建筑风格— 据此风格设计的具体建筑） 1.3 机器视觉的应用工业检测—文件处理，毫微米技术—多媒体数据库。许多人类视觉无法感知的场合，精确定量感知，危险场景，不可见物感知等机器视觉更显其优越十足。 1 零件识别与定位

基于机器视觉技术的物体表面缺陷检测.

基于机器视觉技术的物体表面缺陷检测何小利1 , 宋钰 2 (1. 四川理工学院计算机学院, 四川自贡643000; 2. 四川理工学院网络中心, 四川自贡643000; 摘要:本文对物体表面缺陷进行研究和检测. 而检测的方法是采用LED 环形灯光直接暗视场正面照明方式来提取插座面板划痕图像. 具体过程是使用动态阈值分割图像, 并采用放射变换、区域特征处理及连通区域提取等技术来检测出插座面板划痕. 关键词:机器视觉; 物体表面; 缺陷检测中图分类号:T P393 文献标识码:A 文章编号: 1009-4970(2011 02-0064-050 引言在传统的产品生产过程中, 一般情况下对产品的表面缺陷检测是采用人工检测的方法. 随着科学技术的不断发展, 特别是计算机技术的发展, 出现了计算机视觉检测技术. 利用这种新技术设计出来的系统不受恶劣环境和主观因素的影响, 能快速、准确地检测产品的质量, 完成人工无法完成的检测任务. 机器视觉检测结合了计算机图像处理和模式识别理论, 它综合了计算机技术、数据结构、图像处理, 模式识别和软件工程等不同领域的相关知识. 一个典型的机器视觉系统应该包括以下五大块, 照明、镜头、相机、图像采集卡、视觉处理器.

1 物体表面缺陷检测物体表面缺陷检测是机器视觉的一种典型应用. 本文以插座面板划痕检测为例, 通过采用LED 环形灯直接暗视场正面照明方式采集图像, 然后使用动态阈值分割法将插座面板区域中划痕检测的感兴趣区域提取出来, 再通过使用区域特征、区域形态学对插座面板区域使用腐蚀运算去掉分割区域中杂点和小的突出物, 确保计算上有足够的精度, 最后使用放射变换、图像平滑、连通区域提取等算法检测出划痕并显示其结果(见图 1. 图1 插座面板划痕检测流程图 1. 1 图像获取照明的方向性通常有两种:漫射和直接照射.

基于机器视觉的产品检测技术研究【详述】

机器视觉概念/研究现状/应用/检测内容来源网络，由“深圳机械展（11万㎡，1100多家展商，超10万观众）”收集整理！更多cnc加工中心、车铣磨钻床、线切割、数控刀具工具、工业机器人、非标自动化、数字化无人工厂、精密测量、3D打印、激光切割、钣金冲压折弯、精密零件加工等展示，就在深圳机械展. 1、机器视觉 1.1机器视觉的概念机器视觉被定义为用计算机来模拟人的视觉功能，从客观事物的图像中提取信息，进行处理并加以理解，最终用于实际检测、测量和控制。一个典型的工业机器视觉应用系统包括光源、光学系统、图像采集系统、数字图像处理与智能判断决策模块和机械控制执行模块。系统首先通过CCD相机或其它图像拍摄装置将目标转换成图像信号,然后转变成数字化信号传送给专用的图像处理系统，根据像素分布!亮度和颜色等信息，进行各种运算来抽取目标的特征,根据预设的容许度和其他条件输出判断结果。值得一提的是，广义的机器视觉的概念与计算机视觉没有多大区别，泛指使用计算机和数字图像处理技术达到对客观事物图像的识别、理解。而工业应用中的机器视觉概念与普通计算机视觉、模式识别、数字图像处理有着明显区别，其特点是： 1、机器视觉是一项综合技术，其中包括数字图像处理技术、机械工程技术、控制技术、电光源照明技术，光学成像技术、传感器技术、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术、人机接口技术等。这些技术在机器视觉中是并列关系。相互协调应用才能构成一个成功的工业机器视觉应用系统。 2、机器视觉更强调实用性，要求能够适应工业生产中恶劣的环境，要有合理的性价比，

要有通用的工业接口，能够由普通工作者来操作，有较高的容错能力和安全性，不会破坏工业产品，必须有较强的通用性和可移植性。 3、对机器视觉工程师来说，不仅要具有研究数学理论和编制计算机软件的能力，更需要光、机、电一体化的综合能力。 4、机器视觉更强调实时性,要求高速度和高精度，因而计算机视觉和数字图像处理中的许多技术目前还难以应用于机器视觉，它们的发展速度远远超过其在工业生产中的实际应用速度。 1.2机器视觉的研究范畴从应用的层面看，机器视觉研究包括工件的自动检测与识别、产品质量的自动检测、食品的自动分类、智能车的自主导航与辅助驾驶、签字的自动验证、目标跟踪与制导、交通流的监测、关键地域的保安监视等等。从处理过程看,机器视觉分为低层视觉和高层视觉两阶段。低层视觉包括边缘检测、特征提取、图像分割等，高层视觉包括特征匹配、三维建模、形状分析与识别、景物分析与理解等。从方法层面看，有被动视觉与主动视觉之，又有基于特征的方法与基于模型的方法之分。从总体上来看，也称作计算机视觉。可以说，计算机视觉侧重于学术研究方面，而机器视觉则侧重于应用方面。机器人视觉是机器视觉研究的一个重要方向，它的任务是为机器人建立视觉系统，使得机器人能更灵活、更自主地适应所处的环境，以满足诸如航天、军事、工业生产中日益增长的需要（例如，在航天及军事领域对于局部自主性的需要，在柔性生产方式中对于自动定位与装配的需要，在微电子工业中对于显微结构的检测及精密加工的需要等）。机器视觉作为一门工程学科，正如其它工程学科一样，是建立在对基本过程的科学理解之上的。机器视觉系统的设计依赖于具体的问题，必须考虑一系列诸如噪声、照明、遮掩、背景等复杂因素，折中地处理信噪比、分辨率、精度、计算量等关键问题。

机器视觉系统设计五大难点【详解】

机器视觉系统设计五大难点【详解】机器视觉系统设计五大难点内容来源网络，由“深圳机械展（11万m2, 1100 多家展商，超10万观众）”收集整理！更多cnc加工中心、车铣磨钻床、线切割、数控刀具工具、工业机器人、非标自动化、数字化无人工厂、精密测量、数控系统、3D打印、激光切割、钣金冲压折弯、精密零件加工等展示，就在深圳机械展. 机器视觉系统的组成机器视觉系统是指用计算机来实现人的视觉功能，也就是用计算机来实现对客观的三维世界的识别。按现在的理解，人类视觉系统的感受部

分是视网膜，它是一个三维采样系统。三维物体的可见部分投影到网膜上，人们按照投影到视网膜上的二维的像来对该物体进行三维理解。所谓三维理解是指对被观察对象的形状、尺寸、离开观察点的距离、质地和运动特征（方向和速度）等的理解。机器视觉系统的输入装置可以是摄像机、转鼓等，它们都把三维的影像作为输入源，即输入计算机的就是三维管观世界的二维投影。如果把三维客观世界到二维投影像看作是一种正变换的话，则机器视觉系统所要做的是从这种二维投影图像到三维客观世界的逆变换，也就是根据这种二维投影图像去重建三维的客观世界。机器视觉系统主要由三部分组成：图像的获取、图像的处理和分析、输出或显示。近80%的工业视觉系统主要用在检测方面，包括

用于提高生产效率、控制生产过程中的产品质量、采集产品数据等。产品的分类和选择也集成于检测功能中。下面通过一个用于生产线上的单摄像机视觉系统，说明系统的组成及功能。视觉系统检测生产线上的产品，决定产品是否符合质量要求，并根据结果，产生相应的信号输入上位机。图像获取设备包括光源、摄像机等；图像处理设备包括相应的软件和硬件系统；输出设备是与制造过程相连的有关系统，包括过程控制器和报警装置等。数据传输到计算机，进行分析和产品控制，若发现不合格品，则报警器告警，并将其排除出生产线。机器视觉的结果是CAQ系统的质量信息来源，也可以和CIMS其它系统集成。图像的获取

手机缺陷大全

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机器视觉检测技术的应用与分类

机器视觉检测的技术应用与分类（编辑：李军单位：无锡创视新科技有限公司）由于机器视觉检测能够最大程度的提高产品质量、降低成本，同时机器视觉系统可以24小时不间断的工作，且可在各种恶劣生产环境下高速在线检测，检测的准确度也达到接近100 %，因此工业企业大量采用机器视觉检测技术进行产品在线质量检测。随着计算机技术、数字图像处理技术、LED光源技术等领域的不断发展，机器视觉技术也有了长足的进步。机器视觉技术在检测领域的应用也越来越广、可靠性越来越高、检测速度也越来越快，已经成为众多领域不可或缺的技术手段。目前机器视觉检测分类主要以功能、安装载体、检测技术进行划分按照检测功能可划分：定位、缺陷检测、计数/遗漏检测、尺寸测量。按照其安装的载体可分为：在线检测系统和离线检测系统。按照检测技术划分，通常有立体视觉检测技术、斑点检测技术、尺寸测量技术、OCR技术等。视觉检测对于消除瑕疵、模糊、碎屑或凹陷等产品缺陷，以确保产品的功能和性能至关重要。因此已经被广泛用于各大行业的产品缺陷检测、尺寸检测中。如利用视觉系统能进行产品多种项目的检测，用视觉系统检测电子部件的缺陷或偏移的针脚，用视觉系统测量注射器部件形状或区分颜色来进行检查错误装配等。同时，在交通行业的车牌识别和流量检测、药品行业的包装检测、饮料行业的容量检测和外包装检测、烟草行业的烟标检测和包装材料检测、汽车行业的装配检测、印刷品表面缺陷检测、无纺布疵检在线检测、五金行业的螺丝钉检测、运输行业的货物分拣、食品行业的水果分拣、电子行业的焊接检测和装配定位、钢铁行业的带钢表面缺陷检测、智能读表、智能抄表等都有应用。